在Mapreduce v1中是使用JobClient来和JobTracker交互完成Job的提交,用户先创建一个Job,通过JobConf设置好参数,通过JobClient提交并监控Job的进展,在JobClient中有一个内部成员变量JobSubmissionProtocol,JobTracker实现了该接口,通过该协议客户端和JobTracker通信完成作业的提交 public void init(JobConf conf) throws IOException { String track…

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

最近刚学习spark,用spark-submit命令提交一个python脚本,一开始老报错,所以打算好好整理一下用spark-submit命令提交python脚本的过程.先看一下spark-submit的可选参数 1.spark-submit参数 --master MASTER_URL:设置集群的主URL,用于决定任务提交到何处执行.常见的选项有 local:提交到本地服务器执行,并分配单个线程 local[k]:提交到本地服务器执行,并分配k个线程 spark://HOST:PORT:提交到s…

1.      概要描述仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步,即调用Jobclient的submitJob方法,向Hadoop提交作业. 2.      详细描述Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互,最主要是提交作业.获取作业执行信息等. 在JobClient中作业提交的主要过程如下: 1)通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID2)获取j…

spark任务提交到yarn上命令总结 1. 使用spark-submit提交任务 集群模式执行 SparkPi 任务,指定资源使用,指定eventLog目录 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --conf spark.eventLog.dir=hdfs://dbmtimehadoop/tmp/spark2 \ --deploy-mode cluster \ --driver-memo…

远程过程:java进程.即一个java进程调用另外一个java进程中对象的方法. 调用方称作客户端(client),被调用方称作服务端(server).rpc的通信在java中表现为客户端去调用服务端对象中的方法.RPC通信就是cs结构的通信.client端会知道服务端被调用对象的接口.RPC是hadoop分布式机制运行的基础. 代码示例: 接口:MyBizable public interface MyBizable extends VersionedProtocol{ public stat…

Android BLE与终端通信(三)--客户端与服务端通信过程以及实现数据通信 前面的终究只是小知识点,上不了台面,也只能算是起到一个科普的作用,而同步到实际的开发上去,今天就来延续前两篇实现蓝牙主从关系的客户端和服务端了,本文相关链接需要去google的API上查看,需要FQ的 Bluetooth Low Energy:http://developer.android.com/guide/topics/connectivity/bluetooth-le.html 但是我们依然没有讲到BLE(…

This is a guide to migrating from Apache MapReduce 1 (MRv1) to the Next Generation MapReduce (MRv2 or YARN). See the following sections for more information: Introduction Terminology and Architecture For MapReduce Programmers: Writing and Running Job…

转: Oracle11g R2客户端安装图文详解过程 2018-06-17 13:30:26 大话JAVA的那些事 阅读数 4129更多 分类专栏: Oracle   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/newbie_907486852/article/details/80718177 Oracle11g R2客户端安装图文详解过程 一.安装过程 1.下载Oracle11g R…

1.MapReduce原理 2.MapReduce执行时间 3.MapReduce开发 4.Yarn…

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs…

hadoop2.x改进了hadoop1.x的架构, 具体yarn如何工作以及改进了什么可以在网上学, 这里仅记录我个人搭建的问题和理解,希望能帮助遇到困难的朋友. 在开始前,必须了解yarn版本的mapreduce框架基础组件包括1个resourcemanager和每个slave上各1个nodemanager,其他进程均由mapreduce任务动态创建. 1,怎么简单高效的部署分布式集群? 答:先在1台机器上准备好hadoop和java环境,将java和hadoop的jar包环境变量写到.bas…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-15494-1-2.html 问题导读1.HDFS框架组成是什么?2.HDFS文件的读写过程是什么?3.MapReduce框架组成是什么?4.MapReduce工作原理是什么?5.什么是Shuffle阶段和Sort阶段? 还记得2.5年前就搭建好了Hadoop伪分布式集群,安装好Eclipse后运行成功了WordCount.java,然后学习Hadoop的步伐就变得很慢了,相信有很多小伙伴和我一样.自己对MR程序(特指Hadoo…

MapReduce任务解析 在YARN上一个MapReduce任务叫做一个Job. 一个Job的主程序在MapReduce框架上实现的应用名称叫MRAppMaster. MapReduce任务的Timeline 这是一个MapReduce作业运行时间: Map 阶段:依据数据块会运行多个Map Task Reduce 阶段:依据配置项会运行多个Reduce Task 为提高Shuffle效率Reduce阶段会在Map阶段结束之前就開始.(直到全部MapTask完毕之后ReduceTask才干完毕…

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我…

通过oozie job id可以查看流程详细信息,命令如下: oozie job -info 0012077-180830142722522-oozie-hado-W 流程详细信息如下: Job ID : 0012077-180830142722522-oozie-hado-W --------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.…

英文看着头大,先试着翻译一下. E文原文:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html 翻译真是太难了,而且我翻译的好烂,好烂,有时候自己也只能理解个大概. ====================================begin==================================== MapReduce在hadoop-0.2.3中发生了很大的变化…

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有…

点击file -> add local  repository 将本地已经存在的git库添加到客户端中 当项目有改变时,点击正上方居中的Uncommitted Change按钮查看改变的内容 在列出的change列表中选中要提交的项目并填写提交的简介(必填)和详细介绍(可选) 点击下方按钮Commit to master 可以将项目提交到git库,要注意的是这次提交只是提交到了本地的git库中 gitHub中并没有改变,还需要点击右上方的sync 同步才能将本地的修改提交到gitHub中去.…

避免客户端频繁向服务器提交表单的解决方案 使用redis 在order的model中增加函数 ) { try{ $key = "lock_" . $key; $num = $this->redis->incr($key); $this->redis->expire($key, $duration); ) { return true; } else { return false; } } catch (Exception $e) { $this->log-&…

/** * author : 冶秀刚 * mail     : dennyy99@gmail.com */ Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所…

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

原文 一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,Map…

一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件.  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,MapRe…

参考资料:http://blog.csdn.net/z55887/article/details/46975679 先说出一个知识点: 如果浏览器端编码是UTF-8,那在服务器端解决乱码问题的方法有两种: 浏览器提交数据到web服务器的方式: Post方式 request.setCharacterEncoding(“UTF-8"); Get方式 String param =request.getParameter(“param”); Stringnewparam = new String( pa…

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必需要了解的.我看过非常多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,非常难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的执行机制,这才对Shuffle探了个到底. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时非常恼火.所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.假设你对这…

最近在部署storm on yarn ,部署参考文章 http://www.tuicool.com/articles/BFr2Yvhttp://blog.csdn.net/jiushuai/article/details/18729367 在安装完zookeeper,配置好storm 和storm on yarn后,启动zookeeper,其中zookeeper的port为2181,然后通过mvn package 编译工程,发现会出现错误,然后使用mvn packet -DskipTests 重…

1.对客服提交数据的ip地址记录. 获取ip地址的方法: public function getIP() { global $ip; if (getenv("HTTP_X_REAL_IP")) $ip = getenv("HTTP_X_REAL_IP"); else if (getenv("HTTP_CLIENT_IP")) $ip = getenv("HTTP_CLIENT_IP"); else if(getenv(&quo…